基于神经网络的模糊控制器

被引：10

作者：

李青茹，吕振肃，张英林，陆晓峰

机构：

[1] 兰州大学电子与信息科学系

来源：

兰州大学学报 | 1999年 / 01期

关键词：

神经网络；模糊控制；Back－Propagation算法;

D O I：

10.13885/j.issn.0455-2059.1999.01.016

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出一种基于神经网络的模糊控制器．它可以把模糊控制的控制规则转化为多层前向神经网络的一对输入、输出样本．用Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法对网络进行训练，使得网络记忆这些样本，并将这些样本以权值矩阵的形式存储在网络中．网络以“联想记忆”的形式来使用获得的经验对对象实施控制．知道了被控对象少量的定性知识，就可以用这种方法控制对象的行为．这种控制方案可用于对受控对象缺乏精确的数学描述或具有时滞、高阶等难以用现有的控制理论方法分析和控制的复杂系统．仿真结果证明了这种方法的有效性．

引用

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